Stima della posa di un satellite da immagini monoculari basata su reti neurali

Le missioni spaziali che prevedono operazioni di prossimità tra due o più satelliti richiedono la conoscenza accurata della posa relativa al fine di poter manovrare i veicoli in sicurezza. Nei casi in cui siano coinvolti solo due satelliti, si distinguono un inseguitore ed un bersaglio. Qualora il bersaglio sia non cooperativo, la posa deve essere stimata autonomamente dall’inseguitore. In questo elaborato viene presentato un algoritmo per la stima della posa di un satellite da immagini monoculari, basata su reti neurali. La soluzione proposta consiste essenzialmente in una rivisitazione dell’approccio adottato dai vincitori della Satellite Pose Estimation Challenge, organizzata dall’Agenzia Spaziale Europea nel 2019, con lo scopo di migliorare il compromesso tra costo di calcolo e accuratezza. In particolare, il metodo si compone di tre sottosistemi principali: una rete neurale per identificare il satellite all’interno dell’immagine, una seconda rete con il compito di individuare una selezione di punti, ed un risolutore di prospettiva. In fase di sviluppo è stato inoltre valutato l’impatto di diverse tipologie di aumentazioni applicate durante l’allenamento della seconda rete. L’introduzione di rotazioni randomiche delle immagini ha consentito di raggiungere un’accuratezza media di circa 1.6° e 19 cm sul dataset SPEED, alla luce di un numero di parametri delle reti estremamente contenuto, pari a circa 6.5 milioni.